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Practical Python for AI Coding 2

Introduction video : https://youtu.be/TRhwIHvehR0

This course is for a complete novice of Python coding, so no prior knowledge or experience in software coding is required. This course selects, introduces and explains Python syntaxes, functions and libraries that were frequently used in AI coding. In addition, this course introduces vital syntaxes, and functions often used in AI coding and explains the complementary relationship among NumPy, Pandas and TensorFlow, so this course is helpful for even seasoned python users. This course starts with building an AI coding environment without failures on learners’ desktop or notebook computers to enable them to start AI modeling and coding with Scikit-learn, TensorFlow and Keras upon completing this course. Because learners have an AI coding environment on their computers after taking this course, they can start AI coding and do not need to join or use the cloud-based services.

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What's inside

Syllabus

Numpy library: Using arrays

Pandas library: Using DataFrames

Strings and files

Data visualization: matplotlib and seaborn

Object oriented programming: introducing class object

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Suitable for beginners with no prior Python coding knowledge

Explores technologies used in AI coding, including NumPy, Pandas, TensorFlow, Keras, and Scikit-learn

Helps learners comprehend the relationship between NumPy, Pandas, and TensorFlow

Enables learners to start AI coding and experimenting with AI models without the need for external cloud-based services

Covers introductory topics such as data visualization using matplotlib and seaborn

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Practical Python for AI Coding 2 with these activities:

Explore Pandas documentation and tutorials

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Deepen your understanding of Pandas by working through official documentation and guided tutorials.

Show steps

Read through the Pandas user guide
Complete the Pandas tutorial on the official website
Follow along with external tutorials and examples

Read 'Python Machine Learning' by Sebastian Raschka

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Gain a comprehensive understanding of Python machine learning by reading a foundational book.

View Build a Large Language Model (From Scratch) on Amazon

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Read through chapters that cover topics relevant to this course
Work through the exercises and examples provided in the book
Apply the concepts you learn to your own projects

Write a technical blog post on Python AI coding

Show steps

Solidify your knowledge by writing a blog post that explains key concepts and demonstrates your skills in Python AI coding.

Show steps

Choose a specific topic related to Python AI coding
Research and gather information
Write the blog post, including code examples and explanations
Publish the blog post on a platform like Medium or your own website

One other activity

Expand to see all activities and additional details

Show all four activities

Develop a machine learning model using TensorFlow

Show steps

Gain practical experience in machine learning by building and training a model using TensorFlow.

Show steps

Define the machine learning problem and gather data
Choose and implement a TensorFlow model
Train and evaluate the model
Deploy the model for inference

Career center

Learners who complete Practical Python for AI Coding 2 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Científico de datos

Los científicos de datos utilizan datos para resolver problemas empresariales y desarrollar nuevas soluciones. Son expertos en estadística, aprendizaje automático y minería de datos. Este curso proporciona una base integral en Python, que es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden a utilizar bibliotecas como NumPy, Pandas y TensorFlow para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera exitosa como científico de datos.

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Científico de datos empresariales

Los científicos de datos empresariales utilizan datos para resolver problemas empresariales y mejorar la toma de decisiones. Son expertos en estadística, aprendizaje automático y análisis de datos. Este curso proporciona una base integral en Python, que es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos empresarial. Los estudiantes aprenden a utilizar bibliotecas como NumPy, Pandas y TensorFlow para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como científico de datos empresariales.

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Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan y desarrollan sistemas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Son expertos en algoritmos de aprendizaje automático, optimización y procesamiento de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para el aprendizaje automático, como TensorFlow y Keras. Los estudiantes aprenden a construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como ingeniero de aprendizaje automático.

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Especialista en Ciencia de Datos

Los especialistas en ciencia de datos trabajan en proyectos de ciencia de datos, como la construcción de modelos de aprendizaje automático y el análisis de datos. Son expertos en estadística, aprendizaje automático y minería de datos. Este curso proporciona una base integral en Python, que es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos. Los estudiantes aprenden a utilizar bibliotecas como NumPy, Pandas y TensorFlow para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como especialista en ciencia de datos.

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Estadístico

Los estadísticos recopilan, analizan e interpretan datos para ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas. Son expertos en probabilidad, inferencia estadística y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la estadística, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para limpiar, manipular y visualizar datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como estadístico.

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Analista de Datos

Los analistas de datos ayudan a las empresas a comprender sus datos y tomar mejores decisiones. Utilizan técnicas estadísticas y científicas para analizar datos, identificar tendencias y patrones, y desarrollar modelos predictivos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales, como NumPy y Pandas, que son esenciales para el análisis de datos. Al completar este curso, los estudiantes pueden desarrollar las habilidades necesarias para limpiar, manipular y visualizar datos, lo que les permite avanzar en una carrera como analista de datos.

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Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos diseñan y desarrollan sistemas para almacenar, procesar y gestionar datos. Son expertos en bases de datos, procesamiento de datos y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la ingeniería de datos, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para limpiar, manipular y visualizar datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como ingeniero de datos.

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Analista Financiero

Los analistas financieros analizan datos financieros para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de inversión. Son expertos en finanzas, contabilidad y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para el análisis financiero, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para limpiar, manipular y visualizar datos financieros, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como analista financiero.

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Analista de Marketing

Los analistas de marketing utilizan datos para comprender el comportamiento de los clientes y desarrollar campañas de marketing eficaces. Son expertos en análisis de datos, visualización de datos y minería de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para el análisis de marketing, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para limpiar, manipular y visualizar datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como analista de marketing.

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Analista de inteligencia empresarial

Los analistas de inteligencia empresarial utilizan datos para comprender el rendimiento de una empresa e identificar oportunidades de mejora. Son expertos en análisis de datos, visualización de datos y minería de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la inteligencia empresarial, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para limpiar, manipular y visualizar datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como analista de inteligencia empresarial.

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Actuario

Los actuarios evalúan los riesgos financieros y desarrollan estrategias para mitigarlos. Son expertos en matemáticas, estadísticas y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la ciencia actuarial, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para modelar y analizar datos financieros, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como actuario.

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Investigador de Operaciones

Los investigadores de operaciones utilizan técnicas matemáticas y analíticas para resolver problemas complejos en los negocios y la industria. Son expertos en optimización, simulación y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la investigación de operaciones, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para modelar y resolver problemas del mundo real, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como investigador de operaciones.

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Ingeniero de Software

Los ingenieros de software diseñan, desarrollan y mantienen sistemas de software. Son expertos en programación, algoritmos y estructuras de datos. Este curso proporciona una base integral en Python, que es uno de los lenguajes de programación más populares para el desarrollo de software. Los estudiantes aprenden a utilizar bibliotecas como NumPy y Pandas para el procesamiento de datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como ingeniero de software.

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Desarrollador web

Los desarrolladores web diseñan y desarrollan sitios web y aplicaciones web. Son expertos en lenguajes de programación, diseño web y gestión de bases de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python, que es uno de los lenguajes de programación más populares para el desarrollo web. Los estudiantes aprenden a utilizar bibliotecas como NumPy y Pandas para procesar y visualizar datos, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como desarrollador web.

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Gestor de productos

Los gestores de productos son responsables de definir y desarrollar productos que satisfagan las necesidades de los clientes. Son expertos en investigación de mercado, diseño de productos y análisis de datos. Este curso proporciona una base sólida en Python y las bibliotecas esenciales para la gestión de productos, como NumPy y Pandas. Los estudiantes aprenden a utilizar estas bibliotecas para recopilar y analizar datos de clientes, lo que les permite desarrollar las habilidades necesarias para una carrera como gestor de productos.

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Reading list

We've selected 12 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Practical Python for AI Coding 2.

Python for Data Analysis

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Provides a comprehensive overview of using Python for data analysis, covering topics such as data cleaning, data manipulation, data visualization, and statistical modeling. It valuable resource for anyone who wants to learn more about using Python for data analysis.

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